Sabemos que a Inteligência Artificial (IA) já faz parte do no nosso dia a dia e, à medida que novas ferramentas vêm sendo desenvolvidas, ocupa mais espaço ainda, facilitando as tarefas cotidianas. A presença da IA, modifica muitos aspectos de nossas vidas, especialmente, no mercado de trabalho. Mas o quanto tais mudanças são benéficas para a radiologia?
A inteligência artificial (IA) é um conceito relativamente jovem, cuja definição surgiu nos anos 50, durante uma conferência, no ano de 1956, na Dartmouth College, universidade norte-americana, em New Hampshire. À época, o termo tecnológico foi definido como a “ciência e engenharia de produzir máquinas inteligentes”.
Sua aplicação se popularizou somente a partir da virada do milênio. Dos anos 2000 até hoje, a IA vem conquistando um espaço cada vez maior no Brasil e no mundo e, diversos são os setores que passam a contar com máquinas que – a partir da alimentação de dados; desenvolvimento de redes neurais artificiais e aumento da acessibilidade do hardware – possuem a capacidade de ‘pensar como os seres humanos’.
Na Radiologia não é diferente. A inteligência artificial vem conquistando grande importância no campo da saúde, devido a sua capacidade de facilitar tarefas como organizar filas de exames, agilizar emissão de laudos e auxiliar nos diagnóstico de pacientes com mais acurácia e precisão, a IA já está presente em centros médicos e hospitalares, e portanto, já é uma realidade na área, não tem como fugir.
Desde a invenção dos raios-X que revolucionaram o mundo em pouquíssimo tempo, a evolução no campo do diagnóstico por imagens não parou de crescer, possibilitando o progresso e a melhoria de qualidade de vida de muitos pacientes, devido ao diagnóstico precoce de diversas doenças. E a tecnologia da IA veio para somar.
Portanto, é altamente provável que, no futuro, o trabalho criativo dos profissionais da radiologia, aliado à máquina, será necessário para resolver problemas desafiadores para supervisionar os procedimentos de diagnóstico, mas isto ocorrerá de forma gradativa.
Os softwares fornecerão dados que não conseguimos extrair das imagens, priorizarão os exames de acordo com a gravidade da doença e, entre outros recursos, gradualmente farão parte da rotina, o que certamente contribuirá para diagnosticar casos básicos, ajudando e auxiliando em trabalhos repetitivos. E com isso, o profissional da radiologia terá mais tempo para se dedicar a casos mais complexos em que a máquina não poderá atuar sozinha.
De acordo com artigo ‘O potencial impacto da inteligência artificial na radiologia, publicado na Biblioteca Científica On-line (Scielo), em 2017, pelos autores Omir Antunes Paiva e Luciano M. Prevedello, em algumas áreas da radiologia, a IA já se mostrou capaz de gerar partes do laudo radiológico, incluindo a descrição preliminar dos achados de imagem e a mensuração de algumas lesões.
No entanto, a principal contribuição do radiologista não é simplesmente fornecer essas informações, mas integrá-las aos dados clínicos, contribuindo de forma mais holística para o diagnóstico e tratamento individualizado do paciente. Esse tipo de integração de informações levará mais tempo para ser replicado pelas máquinas e, portanto, há um futuro promissor unindo Radiologia e a Inteligência Artificial em suas diversas aplicabilidades.
Como a IA se aplica na Radiologia
Atualmente, na radiologia, a IA vem sendo aplicada em três abordagens que complementam e agilizam o trabalho a partir da análise quantitativa de dados: análise pré-radiologista, segmentação automática e substitutiva.
Nesta última, a máquina realizaria todo o processo, desde a organização da fila de trabalho até o diagnóstico final, porém não isentando o olhar apurado do especialista para a análise qualitativa dos dados.
Entretanto, essa abordagem é um pouco mais complicada para ser totalmente aplicada, uma vez que, um sistema de inteligência artificial em radiologia deve ser aprovado pelo FDA (Food and Drug Administration) ou Anvisa.
Alguns sistemas com características específicas já foram aprovados nos Estados Unidos e estão em processo de homologação da Anvisa. Os quais se destacam:
- Organização de fila baseado em emergência radiológica;
- Avaliação de densidade óssea baseada em estudos de tomografia;
- Avaliação de AVC;
- Pós-processamento automatizado de perfusão;
- Volumetria de ventrículo em ressonância magnética;
- Segmentação de volume cerebral;
- Análise automatizada de radiografia e tomografia de tórax.
Pesquisas nesse campo demonstram que, em vez de os profissionais de radiologia se sentirem ameaçados pela IA, médicos e técnicos em radiologia precisam se familiarizar com a forma como ela pode ajudá-los em suas atividades diárias.
A inteligência artificial substituirá os profissionais da radiologia?
Com os avanços nos algoritmos de aprendizado profundo e IA estreita, muito tem se falado em torno do uso desta tecnologia no campo médico, em particular, na área da radiologia, onde médicos e técnicos em radiologia ficaram em pânico em relação a aplicação da IA e seu impacto futuro nessa área de atuação.
Curtis Langlots, professor de radiologia, em seu artigo publicado na Sociedade Radiológica Norte Americana (RSNA): A inteligência artificial substituirá os radiologistas? afirma que tal receio não condiz com a realidade, haja vista, que a radiologia não é uma profissão moribunda, e na verdade, está longe disso.
Segundo o professor, há muita propaganda em torno da profissão de radiologia de que o aprendizado profundo, o aprendizado de máquina e a IA, em geral, substituirão os radiologistas no futuro e que talvez todos os radiologistas acabem apenas olhando para as imagens.
No entanto, ele alega que a realidade é diferente e, de forma simples, faz uma analogia com a aplicação do piloto automático de aviões.
“Essa inovação não substituiu os pilotos, ela os ajudou em suas tarefas. Quando um avião está voando em uma rota muito longa, é ótimo poder ligar o piloto automático, no entanto, eles não são muito úteis quando um julgamento rápido é necessário”.
Portanto, “a combinação de tecnologia e humanos é definitivamente vencedora, e também será o mesmo caso na área da saúde, em especial da radiologia”, enfatiza o professor.
Por outro lado, pesquisa recente realizada no Canadá revelou que a ansiedade relacionada ao impacto da IA à radiologia desencoraja vários estudantes da saúde a considerá-la como carreira. O estudo aponta que a comunidade radiológica deveria educar os estudantes sobre as potenciais repercussões da IA, para garantir que a radiologia seja percebida como uma opção viável de carreira em longo prazo.
Já, um estudo sobre o tema, realizado na Alemanha, concluiu que os estudantes de medicina não se preocupam com a possibilidade de a IA substituir os radiologistas e estão cientes das possíveis aplicações e implicações da IA à especialidade e na medicina. O estudo também sugere que a radiologia deve liderar a educação dos alunos no contexto dessas tecnologias emergentes.
Embora possa ser verdade que a IA não substituirá os radiologistas, deve-se dizer que os radiologistas que usam IA, certamente substituirão àqueles que não o fazem, visto que estarão um passo à frente do futuro.
Conclusão
No final das contas, especialistas e tendências de pesquisa mostram como a IA revolucionará a radiologia no futuro. Portanto, em vez de se sentir ameaçado por ela ou negligenciá-la, o universo médico deveria adotá-la de braços abertos.
Em vez de os radiologistas se sentirem pressionados pela inteligência da máquina, eles devem envolvê-la, aprendê-la e promovê-la. Afinal, é algo que vai ajudar os pacientes.
A mudança está aí e os, profissionais da radiologia, que sempre tiveram a sua atuação intimamente relacionada à evolução tecnológica, não podem ficar alheios à IA, que possivelmente permitirá uma medicina com diagnósticos cada vez mais precisos e personalizados.
Uma das grandes contribuições da IA junto às técnicas radiológicas foi observada durante o período da pandemia da Covid-19. A partir de pesquisas instituições desenvolveram aplicativos capazes de detectar, com muito mais rapidez os casos de contágio do vírus SARS-cov2, tal como, o app Marie da USP – que diagnostica Covid-19 a partir de dados coletados de radiografia do pulmão, obtidos através de imagens de tomografia computadorizada.
Esperamos que haja grandes mudanças no campo da radiologia nos próximos anos. É um campo que precisa ser mantido em primeiro plano, e o que mais importa é cuidar dos pacientes. Vamos todos nutrir esse pensamento e tornar o futuro da radiologia com IA, em um bom futuro.
E pra você a IA veio para ser assistente ou adversária da radiologia?
Fontes de pesquisa
RSNA | A inteligência artificial substituirá os radiologistas
SCIELO | O potencial impacto da inteligência artificial na radiologia
SCIELO | Inteligência artificial, radiologia, medicina de precisão e medicina personalizada
STAR MED | Inteligência artificial na radiologia: quais as aplicações
